最近幾周自學(xué)deepseek原理+應(yīng)用+實(shí)踐，一些成果，和大家分享。

與Deepseek這類(lèi)AI對(duì)話，為了達(dá)到最佳效果，提示詞應(yīng)當(dāng)遵循哪三大原則？

• 清晰性；
• 結(jié)構(gòu)化；
• 細(xì)節(jié)化；

為什么？

本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，是要讓我們的提示詞去適配AI的認(rèn)知模式。

Deepseek這類(lèi)AI的核心技術(shù)是：

• 注意力機(jī)制；
• 知識(shí)調(diào)用路徑；
• 信息生成置信度控制；

提示詞的3大原則，是與這3大技術(shù)一一對(duì)應(yīng)的。

其一：清晰性。

《Attention Is All You Need》想必大家都讀過(guò)了，注意力機(jī)制是現(xiàn)代AI最重要最核心的算法機(jī)制，必須讓AI將所有注意力專(zhuān)注于明確的目標(biāo)。

• 目標(biāo)不明確，AI會(huì)嘗試性探索，注意力會(huì)分散；
• 目標(biāo)有歧義，AI容易陷入自然語(yǔ)言一詞多義的陷阱，注意力會(huì)分散；
• 目標(biāo)有多個(gè)，注意力會(huì)分散：這很容易理解，20秒的深度思考算力，5個(gè)目標(biāo)，每個(gè)目標(biāo)只得到20%的注意力；2個(gè)目標(biāo)，每個(gè)目標(biāo)就能得到50%的注意力；

bad case：請(qǐng)說(shuō)說(shuō)AI對(duì)程序員的影響。

畫(huà)外音：模型會(huì)被迫猜測(cè)，用戶是想了解對(duì)行業(yè)的影響？對(duì)崗位的影響？對(duì)技術(shù)的影響？對(duì)就業(yè)的影響？

注意力分散，就容易生成泛泛而談的回答。

good case：請(qǐng)從軟件質(zhì)量的視角出發(fā)，說(shuō)說(shuō)AI對(duì)自動(dòng)化測(cè)試的影響，如何降低bug率。

總之，提示詞目標(biāo)越明確越清晰，回答效果越好。

其二：結(jié)構(gòu)化。

明確了目標(biāo)之后，AI的注意力要專(zhuān)注于解題，解題有兩種思路：

• 自行探索；
• 按圖索驥；

很顯然，后者能極大提升解題效率。

結(jié)構(gòu)化的提示詞，例如：

• 分級(jí)的markdown提示詞：能夠觸發(fā)AI的序列標(biāo)記感知，從而提升計(jì)算速度；
• 第一步，第二步…這類(lèi)提示詞：能夠激活A(yù)I的層級(jí)推理模塊，從而直接進(jìn)入流程分析模式；

bad case：我是產(chǎn)品經(jīng)理，幫我寫(xiě)一個(gè)AI編程產(chǎn)品的需求文檔。

good case：我是產(chǎn)品經(jīng)理，請(qǐng)按照以下流程幫我寫(xiě)一個(gè)AI編程產(chǎn)品的需求文檔。

• 進(jìn)行AI編程用戶痛點(diǎn)調(diào)研；
• 針對(duì)用戶痛點(diǎn)調(diào)研進(jìn)行競(jìng)品調(diào)研；
• 結(jié)合競(jìng)品調(diào)研給出TOP3的核心需求；
• 根據(jù)TOP3的核心需求完成功能設(shè)計(jì)；
• 根據(jù)功能設(shè)計(jì)完成UI原型圖與交互圖；

畫(huà)外音：6. 邀請(qǐng)Java+FE+QA+OP發(fā)起需求評(píng)審。

其三：細(xì)節(jié)化。

細(xì)節(jié)能夠通過(guò)增加條件約束，提升答案的準(zhǔn)確性。

• 如果缺乏細(xì)節(jié)，將極大提升AI的可能性探索空間，分散注意力；
• 如果增加細(xì)節(jié)，額外的約束條件能極大壓縮探索空間，砍掉長(zhǎng)尾計(jì)算；
• 細(xì)節(jié)還有可能激活模型的實(shí)例化記憶庫(kù)，提升輸出相關(guān)性；

bad case：寫(xiě)一首秋天的詩(shī)（相對(duì)抽象）。

better case：用杜甫的風(fēng)格寫(xiě)一首關(guān)于秋天的七言絕句（基礎(chǔ)細(xì)節(jié)）。

best case：模仿杜甫的憂國(guó)憂民風(fēng)格，寫(xiě)一首程序員如秋天搬悲涼的七言絕句，需包含“九九六”與“需求變更”等關(guān)鍵詞（高級(jí)細(xì)節(jié)）。

高效提示詞的三大核心原則并不是各自為戰(zhàn)的：

• 清晰性，定義目標(biāo)向量方向；
• 結(jié)構(gòu)化，構(gòu)建推理坐標(biāo)軸；
• 細(xì)節(jié)化，提供定位錨點(diǎn)；

A[清晰意圖] --> B{結(jié)構(gòu)化路徑B1B2...Bn}

B1 -->|路徑1| C1[細(xì)節(jié)約束1]

B2 -->|路徑2| C2[細(xì)節(jié)約束2]

...

Bn -->|路徑n| Cn[細(xì)節(jié)約束n]

C1 --> D1[精準(zhǔn)輸出1]

C2 --> D2[精準(zhǔn)輸出2]

...

Cn --> Dn[精準(zhǔn)輸出n]

總結(jié)

高效提示詞的三大核心原則：

• 清晰性：降低香農(nóng)熵，減少信息不確定性；
• 結(jié)構(gòu)化：建立馬爾可夫鏈，控制狀態(tài)轉(zhuǎn)移路徑；
• 細(xì)節(jié)化：增加信息量，提升輸入輸出相關(guān)性；

一切的一切，提示詞只有適配了AI的認(rèn)知模式，才能最高效的發(fā)揮最大的作用。

知其然，知其所以然。

思路比結(jié)論更重要。

補(bǔ)充閱讀材料：

《Attention Is All You Need》

https://arxiv.org/pdf/1706.03762

PDF，可下載。